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秸秆压块机是把秸秆等农作物剩余物压缩制成环保燃料或饲料的设备。环模是环模式秸秆压块机的关键工作部件,由于其直接参与物料挤压作用而易磨损。为研究环模在压块过程中磨损情况和对优化设计提供一定参考,现分析环模在压块过程中的受力情况,研究环模在工作过程中关键受力部位,应用ANSYS软件对该部位进行有限元静力分析,得出受力后应力分布及形变方式。研究结果表明,环模中的楔形部位为压块机环模在压块过程中的关键受力部位;通过仿真分析楔形部位受力情况,研究该部应力分布及形变方式,对于降低环模压块机环模的磨损及进行结构优化提供理论依据。 相似文献
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滑切防缠式香蕉秸秆还田机设计与试验 总被引:6,自引:6,他引:0
针对香蕉秸秆富含纤维且含水率高等物理特性,现有的秸秆与根茬粉碎还田机田间作业时存在着切割阻力大,秸秆纤维易缠绕等问题。采用理论建模方法确定了秸秆滑切刀片的刀刃曲线方程;设计阐述了还田机的关键结构参数,该文研制出一种滑切防缠式香蕉秸秆还田机,并阐述了还田机械的总体机构与工作原理,同时对其秸秆粉碎率以及功耗进行田间试验。结果表明:各因素对香蕉秸秆粉碎率和功耗影响的显著性顺序从大至小依次均为秸秆粉碎刀辊转速、灭茬刀辊转速、机器前进速度。当机器前进速度为1.39 m/s、秸秆粉碎刀辊转速为1 600 r/min、灭茬刀辊转速为500 r/min时,香蕉秸秆粉碎率为95.2%,功耗为4.96 k W。在最优工作参数情况下,实际香蕉秸秆粉碎率为94.9%,实际功耗为5.1 k W,与软件分析值(95.2%、4.96 k W)间的误差分别为0.31个百分点、0.27%,验证了分析的可信性。通过与甩刀式立式香蕉秸秆粉碎还田机进行性能对比试验,得出所研制的滑切防缠式香蕉秸秆还田机秸秆粉碎率提高1.94个百分点,功耗降低11.3%。该机器的设计为中国南方热带地区香蕉秸秆还田技术的推广与应用提供了基础。 相似文献
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柑橘黄龙病严重影响柑橘的产量和品质。在自然背景下,柑橘叶片之间存在相互遮挡以及尺寸变化大的问题,使得遮挡及小尺寸的黄龙病叶片容易漏检,而且由于黄龙病叶片的颜色、纹理特征与柑橘其他病害十分相似,容易存在误检的问题,导致现有的算法对自然背景柑橘黄龙病检测的精度不高。本研究提出了一种结合剪切混合拼接(Shearing mixed splicing,SMS)增广算法和双向特征融合的自然背景柑橘黄龙病检测方法,该方法通过SMS、镜像翻转和旋转方法对训练集和验证集进行了增广,增加了训练集和验证集图像中背景目标的数量和多样性;为了自适应地改变柑橘黄龙病检测中的局部采样点,增大有效感受野,使用可变形卷积替换骨干网络后3个卷积层中所有的标准卷积;为了减小自然背景的影响,使用全局上下文模块对骨干网络后3个卷积层输出的特征图进行特征增强,来建立有效的长距离依赖,以便更好的学习到全局上下文信息;使用双向融合特征金字塔,改善浅层特征和深层特征的信息交流路径,用以降低因柑橘黄龙病叶片尺寸变化大导致的漏检,提高小尺寸的柑橘黄龙病叶片的检测精度。实验结果表明,本研究提出的方法用于自然背景柑橘黄龙病的检测,平均精度可达84.8%,性能优于SSD、RetinaNet、YOLO v3、YOLO v5s、Faster RCNN、Cascade RCNN等目标检测方法。 相似文献
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小麦赤霉病是导致小麦大幅度减产的病害之一,对其开展自动识别研究具有重大意义。然而,传统方法一般通过阈值、色彩直方图等在农田复杂背景下开展小麦赤霉病的分割识别研究,其分割识别精确度较差并且泛化能力也不尽如意。为了在节省大量人力成本的同时对小麦赤霉病病斑进行快速、准确地分割从而辅助农业工作者对小麦患病的严重程度进行确认并开展后续的针对性研究,提出一种融合卷积神经网络和注意力机制的小麦赤霉病语义分割网络模型UNetA。该模型依据小麦赤霉病数据集的特点,使用融合了位置自注意力和空间注意力的注意力机制模块,并将注意力机制模块融入改进了的UNet结构中,再利用加权交叉熵损失函数来衡量预测值与实际值的差距同时缓解样本不均衡问题。试验结果表明,与现有的经典网络模型相比,UNetA模型的分割精度和实时性明显占据优势,其MIoU值达到83.90%,分割单张图像所用平均时间仅为0.588 0 s。 相似文献
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根据农业部<测土配方施肥补贴项目验收暂行办法>的有关规定,结合工作实践,提出了做好项目档案管理的几点体会,以促使项目资料及时完整归档,保证项目的有效开展和正确评价. 相似文献
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通过在田林县3个不同林龄的马尾松人工林分中设置标准样地并进行每木调查,以D—H曲线进行平均木选择,分径阶伐倒平均木获得生物量数据。以幂指数模型和线性函数为基础对马尾松人工林的单株生物量模型进行了模拟,得到树干、树叶、树皮、树枝、树根和总生物量的回归模型分别为:W=166.0860×(DOH)-2.0497、W=9.1446×(DOH)+2.1403、W=10.1717×(D^2H)^0.5959、W=0.0035×D^2.9702、W=32.7589×(D^2H)^0.8546、W=258.2048×(D^2H)+2.0278。数据分析结果表明,马尾松林分平均木生物量随林龄的增加而增大,各器官的生物量所占总生物量的百分比出现明显的变化;各器官的生物量均以树干为最高,并随着林龄的增加而升高;树枝、树叶和树根的比例随着林龄的增加而出现下降。 相似文献